摘 要：安全質量管理是電力工程建設的重點環(huán)節(jié)，需要通過全面的施工現(xiàn)場監(jiān)管，以翔實的數(shù)據(jù)為支持，及時發(fā)現(xiàn)與解決施工安全及質量隱患。為了保障電力工程建設安全質量管理成效，有必要引進人工智能技術（簡稱AI），推動電力工程建設安全質量管理的智能化開展。為此，文章分析了電力工程建設安全質量智能化管理的關鍵技術，分析了AI技術在電力工程建設安全質量管理中的具體應用，最后對電力工程建設安全質量管理中AI技術應用實踐展開了探討，總結出AI技術應用于電力工程建設安全質量管理過程，具有加快工程進度、提高資源利用率、保障施工安全與質量等多重優(yōu)勢。

關鍵詞：電力工程;安全質量管理;人工智能技術

電力工程施工建設涉及大量施工環(huán)節(jié)，施工進度、資源分配、安全風險等各個環(huán)節(jié)均要采取針對性監(jiān)控與管理措施，但是傳統(tǒng)工程建設安全質量管理方式存在信息傳送不及時、數(shù)據(jù)處理困難等問題，致使安全質量管理低效化開展。人工智能技術的誕生，為電力工程建設安全質量管理的智能化發(fā)展提供了有力支持，在先進技術支持下，可以打造出智慧型施工管理系統(tǒng)，能通過遠程監(jiān)測、衛(wèi)星定位以及AI計算機視覺分析，及時識別出電力工程施工中的安全隱患與質量缺陷，從而針對性解決質量安全問題，保障電力工程的安全性、優(yōu)質化建設。

一、電力工程建設安全質量智能化管理的關鍵

技術

（一）多接入邊緣計算技術

多接入邊緣計算技術，是5G網(wǎng)絡核心技術之一，此技術可在移動邊緣節(jié)點處完成部分計算及數(shù)據(jù)緩存任務，可降低電力工程施工相關數(shù)據(jù)信息的計算與存儲壓力，能提升云計算與IT計算水平，可將通用型服務器設置于無線接入側，使業(yè)務響應時間大幅降低，從而高效化、精準性完成工程建設相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析。根據(jù)電力工程施工現(xiàn)場的數(shù)據(jù)種類、時延要求，可利用傳感器對各類施工數(shù)據(jù)進行獲取，然后再于邊緣節(jié)點處對計算及數(shù)據(jù)任務進行科學分布。第一，溫濕度、氣體濃度、光照度等環(huán)境數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點進行本地過濾、分析與決策后，再向云端輸送與存儲。第二，攝像頭獲取的實時視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，由邊緣節(jié)點實時編碼并進行目標檢測與運動檢測，發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)或特定事件后再傳入云端進行分析與存儲。第三，人員定位數(shù)據(jù)由邊緣節(jié)點實時處理，發(fā)現(xiàn)異常發(fā)出告警提示并將信息傳送給云端或管理中心[1]。第四，設備運行情況、故障預測與維護需求等機械設備數(shù)據(jù)，由邊緣節(jié)點實時分析，發(fā)現(xiàn)異常發(fā)出警報，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析識別設備故障。第五，工地平面圖、建筑圖、施工進度圖等工地圖像數(shù)據(jù)存儲到云端，需要時可在邊緣節(jié)點訪問與顯示，從而保障施工現(xiàn)場安全質量管理效率。

（二）北斗定位+藍牙定位技術

電力工程建設安全質量管理可應用混合定位技術方案，即在北斗衛(wèi)星定位技術的基礎上，同時采取藍牙室內(nèi)定位技術，進而將整個電力工程的施工現(xiàn)場全部納入定位范疇之內(nèi)。北斗定位技術是我國自主研發(fā)的全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)，可在地球表面的任意地點，利用一組衛(wèi)星網(wǎng)絡將三維位置坐標、運行速度或者時間信息發(fā)送給地球上的接收器。采用衛(wèi)星信號進行定位是北斗定位技術的核心，可對衛(wèi)星發(fā)射信號至接收信號時的時間差測量，對衛(wèi)星與接收器之間的距離進行測算，并通過立體幾何方法確定接收器的具體位置。藍牙定位技術是運用藍牙信號對物體位置進行定位的技術，主要是對移動設備與藍牙信標間的信號強度進行分析，完成人員、物體位置的確定。人員定位方面，基于衛(wèi)星藍牙定位卡，實施室內(nèi)定位，并結合運用通信基站方案，實時獲取施工、管理、監(jiān)理等各個工作人員在施工現(xiàn)場中的具體位置，通過室內(nèi)與室外的無縫切換進行準確定位，為人員安全管理提供可靠保障。車輛定位方面，以北斗衛(wèi)星定位為基礎，結合運用2.4G通訊方式，全過程化、動態(tài)化監(jiān)測施工現(xiàn)場的所有車輛，實時測定車輛運行速度、分析其運行路線，進而規(guī)避施工現(xiàn)場車輛運行時存在的各種安全隱患。

（三）AI計算機視覺分析技術

AI計算機視覺分析技術是基于計算機、各種專業(yè)設備，對人的視覺系統(tǒng)進行模擬，進而對獲取到的圖像、視頻進行分析，從中提取出相關信息數(shù)據(jù)，并對信息內(nèi)容展開深度分析，從而為決策制定提供依據(jù)的新型技術手段。此技術運用了圖像預處理技術、特征提取技術、目標檢測技術等多重AI語義理解技術，可使計算機運用人的思維對相關事物展開分析。其中，圖像識別技術包括人臉識別技術、車牌識別等，可對圖像中的物體、場景以及活動進行有效提取;目標檢測技術可用于檢測識別圖像中的目標物，并對其位置、大小進行確定，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術;目標跟蹤技術可對圖像中的目標物體進行追蹤，并準確描述其運行軌跡，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡以及長短時記憶網(wǎng)絡等;圖像分割可將圖像分成多個小塊，然后再對圖像中的物體展開精細化、精準性識別，如深度學習技術、機器學習技術[2]。AI計算機視覺分析技術應用時，要對各個技術的適用范圍、約束條件進行全面分析，然后結合具體的應用場景。根據(jù)電力工程安全質量管理的實際需求，科學選擇與應用各個技術，方可充分發(fā)揮出AI技術的應用價值，為電力工程建設安全質量管理工作的智能化、高效性開展提供有力支持。

二、AI技術在電力工程建設安全質量管理中的應用

（一）在智能感知與監(jiān)測方面的應用

電力工程建設安全質量管理過程中，可利用AI技術實現(xiàn)智能化感知與智能性監(jiān)測。可基于傳感器技術對施工現(xiàn)場的物理現(xiàn)象以及各類施工相關數(shù)據(jù)進行獲取。溫度傳感器可對施工線路及施工設備的溫度進行監(jiān)測，一旦發(fā)現(xiàn)溫度非正常波動，會發(fā)出火情告警或高溫告警提示。濕度傳感器可對施工現(xiàn)場的環(huán)境濕度進行監(jiān)測，避免過濕的環(huán)境影響電力工程施工的安全與質量。壓力傳感器可用于監(jiān)測管道壓力變化，分析壓力不正常變化或預測管道泄漏問題，可以有效規(guī)避施工安全事故。而振動傳感器則能監(jiān)測機械設備振動情況，預測與處理設備故障，通過有效感知，保障設備應用安全?；贏I技術的電力工程建設安全質量管理，還可利用人工智能技術對傳感器獲取的數(shù)據(jù)信息展開深度挖掘與分析，運用機器學習算法，通過訓練與模型構建，對這些數(shù)據(jù)的潛在關聯(lián)、邏輯規(guī)則進行提取，預測分析出施工現(xiàn)場各種參數(shù)的變化規(guī)律，提前預知機械設備故障，進而針對性進行參數(shù)調控與設備檢修，有效制止或預防安全質量事故發(fā)生，也可優(yōu)化資源調度、施工規(guī)劃過程，在準確、全面的數(shù)據(jù)支持下，保障電力工程的安全、高效、優(yōu)質施工。

（二）在建模與預測方面的應用

電力工程建設中，可以利用機器學習，對施工現(xiàn)場的模型進行構建，通過大量數(shù)據(jù)訓練與學習，打造一個逼真的電力工程施工模型，用于分析施工中各種變量、因素的變化以及內(nèi)在關聯(lián)，進而分析與預測施工安全與質量隱患，從而對施工方案進行優(yōu)化與完善。例如，利用傳感器獲取施工現(xiàn)場溫濕度等各種參數(shù)后，結合施工技術應用需求，考慮到施工進度情況，針對性運用機器算法創(chuàng)建電力工程施工模型，用此模型進行施工分析，以便科學調配施工資源、修改施工工藝及技術方案?？蓪⒋髷?shù)據(jù)技術與機器學習算法結合應用，綜合化分析電力工程施工現(xiàn)場的各項數(shù)據(jù)，用于預測施工進度、預估施工所需資源數(shù)量，并針對性實施施工質量的監(jiān)管與控制[3]?？蓪⑴c工程相似的歷史工程施工數(shù)據(jù)與當前工程的實際數(shù)據(jù)，共同輸入到基于機器學習算法構建的模型之中，對電力工程的施工進度進行優(yōu)化，可對未來施工進度變化趨勢展開預測，為工程建設安全質量管理人員合理調整施工進度方案提供依據(jù)，防止出現(xiàn)工程延期交付現(xiàn)象。此外，還可在資源調度數(shù)據(jù)分析的基礎上，判斷施工材料需求、分析當前材料利用情況，優(yōu)化資源調配過程，識別潛在質量安全隱患，進而在保障施工質量的基礎上，科學調配施工資源。

（三）在決策支持與優(yōu)化方面的應用

決策支持系統(tǒng)是AI技術的重要結構，其可為工程建設安全質量管理人員制定決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)與模型支持?？梢哉侠脭?shù)據(jù)解析技術、模型優(yōu)化等多種AI技術，打造完善、科學的決策支持系統(tǒng)，進而增強系統(tǒng)對于決策制定的輔助功能。在此系統(tǒng)支持下，可利用電力工程施工中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，結合過往工程的歷史數(shù)據(jù)，通過對比分析展開工程施工安全、質量情況的綜合分析與科學評價，將獲取的動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)及時錄入系統(tǒng)，對當前施工進度與模型預測情況、施工計劃的一致性進行對比，一旦發(fā)現(xiàn)項目進度延遲隱患，立即針對性采取調配資源、調整技術等方式進行處理。還可運用數(shù)據(jù)驅動方法展開施工質量評估，及時識別出質量隱患，進而防范施工質量不合格情況發(fā)生。同時，AI技術還可為電力工程施工計劃優(yōu)化與調度提供支持?？梢詷嫿娏こ淌┕つＰ?，運用優(yōu)化算法對當前施工計劃的缺陷及問題進行分析，從而制定出最佳的施工計劃及調度方案。如可在機器學習算法的基礎上，結合運用智能優(yōu)化算法，對人員、設備以及材料的配置進行優(yōu)化分析，避免人工、材料出現(xiàn)浪費，減少設備應用沖突，保障工程施工安全、快速開展。一旦出現(xiàn)資源緊張情況或是面臨緊急狀況，還可智能化進行施工進度的合理調整與重新規(guī)劃，以此提高電力工程的施工質量及效率。

三、電力工程建設安全質量管理中AI技術應用實踐

（一）關鍵技術與實施過程

某電力工程施工建設時，為了保障工程建設安全質量管理成效，基于AI技術研發(fā)了電力工程施工現(xiàn)場監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)建設時，應用了傳感器技術、智能攝像頭技術、機器學習算法、數(shù)據(jù)采集存儲技術、數(shù)據(jù)分析技術以及遠程監(jiān)控技術等多種技術。安裝了溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器與振動傳感器，用于對電力工程施工現(xiàn)場的環(huán)境參數(shù)進行采集，以之作為管理決策的制定依據(jù)。同時，利用高清攝像裝置，對施工現(xiàn)場進行實時監(jiān)控與圖像錄制，工程建設安全質量管理人員可實時監(jiān)測施工過程，一旦發(fā)現(xiàn)安全質量隱患，立即整改與處理，并構建數(shù)據(jù)采集體系，以便獲取到清晰的施工畫面及全面施工信息，為后續(xù)的數(shù)據(jù)深度處理提供支持[4]。另外，還可基于機器學習技術、大數(shù)據(jù)分析技術，實時展開所獲施工信息的分析，通過AI計算機視覺分析，對人的思維進行模擬，有效預測環(huán)境變化、識別潛在安全質量隱患，還可以利用遠程監(jiān)控系統(tǒng)對施工進度、資源利用情況、人員工作情況進行動態(tài)審查，及時優(yōu)化與調整施工計劃，進而結合工程需求制定出可行性的建設安全質量管理決策。

（二）施工現(xiàn)場管理效果評估分析

為了判斷電力工程建設中基于AI技術的施工現(xiàn)場監(jiān)控系統(tǒng)的有效性，工程實施過程中，對下述指標進行了監(jiān)測與評估。一是評估施工進度，結合系統(tǒng)獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用AI技術構建模型，動態(tài)監(jiān)控施工進展，對工期是否延誤進行判斷，并結合實際情況進行工期優(yōu)化;二是評估資源利用情況，利用系統(tǒng)的資源調度優(yōu)化功能對人工、設備以及材料等各項資源進行優(yōu)化，并分析其取得的優(yōu)化效益;三是評估施工安全性，利用視頻監(jiān)控裝置、傳感器獲取的施工現(xiàn)場圖像及數(shù)據(jù)，對施工現(xiàn)場的安全隱患展開分析，及時對相關問題進行整改;四是評估質量控制情況，結合環(huán)境參數(shù)、質量數(shù)據(jù)，在施工前制定施工質量優(yōu)化策略，分析質量隱患并采取針對性處理措施，并對最終的質量成效展開評價[5]?；谏鲜鲋笜耍贸隽吮倦娏こ讨袘肁I技術的施工現(xiàn)場管理評估結果。應用AI技術進行電力工程施工現(xiàn)場管理之后，施工進度由之前的平均延誤14d縮短至平均延誤7d，資源利用率也從60%提高到80%，而施工安全問題從每月2起降至每月1起，質量問題由每月3起降低到每月1起?？傮w來看，在電力工程建設安全質量管理中應用AI技術，對于施工效率、資源利用率、施工安全性、施工質量均有顯著提升效果。

結語

電力工程如果工程安全質量存在隱患，所帶來的危害難以預估。為此，電力工程建設安全質量管理過程中，引入AI技術、實現(xiàn)智能化管理勢在必行。電力工程建設安全質量智能化管理需要應用到多種技術，作為先進科學技術之一的AI技術，在電力工程中的智能感知與監(jiān)測、建模與預測、決策支持與優(yōu)化等多個方面均具有較高的應用價值。通過驗證工程實例中AI技術的實踐應用發(fā)現(xiàn)，在機器學習算法、傳感器技術等多種先進技術結合應用下，可以縮短施工周期、提高資源利用率，且能提高施工安全與質量，說明AI技術值得在電力工程建設安全質量管理中應用與推廣。

參考文獻：

[1]何思聰.人工智能技術在工程施工安全管理中的應用[J].云南水力發(fā)電，2024，40（S1）：42-46.

[2]吳丹，高峰.人工智能在工程安全管理中的應用[J].中小企業(yè)管理與科技（上旬刊），2021（11）：194-196.

[3]楊利賓.人工智能背景下研究智能化技術在工程管理中的運用[J].低碳世界，2020，10（10）：108-109.

[4]李東鋒.人工智能技術在建筑施工現(xiàn)場安全管理中的應用探索[J].住宅與房地產(chǎn)，2020（12）：140-141.

[5]瞿祎成.工程管理領域人工智能技術的應用[J].中小企業(yè)管理與科技（上旬刊），2019（02）：172-173.